본 논문에서는 SLM, PTS 그리고 DSI와 같은 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 PAPR 문제를 해결하기 위한 기존의 PAPR 저감 기법들에서 나타나는 부가정보 전송의 필수성, 시스템 복잡도 및 계산량 증가와 같은 단점들을 해결하기 위해 입력되는 정보의 상관도를 이용하는 새로운 PAPR 저감 기법을 제안한다. 제안된 새로운 PAPR 저감 기법의 예로 Method 1과 Method 2를 제시한다. Method 1은 IFFT에 입력되는 병렬 데이터 시퀀스내의 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도를 낮추어 주는 방식이며, 보다 많은 자체 상관도를 저감하기 위해, Method2는 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도 뿐만 아니라 최대 부분 시퀀스들 간의 상관도 또한 낮추어준다. 성능 분석 결과에서, Method 1과 Method 2는 각각 0.5 $\~$ O.8 dB와 1 $\~$ 1.2 dB의 PAPR 저감 효과를 보였다. 이는 기존의 기법들보다 PAPR저감 효과는 작게 나타나지만 기존의 기법들이 갖는 여러 단점들을 해결할 수 있는 장점을 갖는다. 또한 보다 자세한 자체 상관도 저감을 통해 보다 큰 PAPR저감 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 SLM, PTS 그리고 DSI와 같은 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 PAPR 문제를 해결하기 위한 기존의 PAPR 저감 기법들에서 나타나는 부가정보 전송의 필수성, 시스템 복잡도 및 계산량 증가와 같은 단점들을 해결하기 위해 입력되는 정보의 상관도를 이용하는 새로운 PAPR 저감 기법을 제안한다. 제안된 새로운 PAPR 저감 기법의 예로 Method 1과 Method 2를 제시한다. Method 1은 IFFT에 입력되는 병렬 데이터 시퀀스내의 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도를 낮추어 주는 방식이며, 보다 많은 자체 상관도를 저감하기 위해, Method2는 최소 부분 시퀀스들 간의 상관도 뿐만 아니라 최대 부분 시퀀스들 간의 상관도 또한 낮추어준다. 성능 분석 결과에서, Method 1과 Method 2는 각각 0.5 $\~$ O.8 dB와 1 $\~$ 1.2 dB의 PAPR 저감 효과를 보였다. 이는 기존의 기법들보다 PAPR저감 효과는 작게 나타나지만 기존의 기법들이 갖는 여러 단점들을 해결할 수 있는 장점을 갖는다. 또한 보다 자세한 자체 상관도 저감을 통해 보다 큰 PAPR저감 효과를 기대할 수 있다.
In this paper, a new PAPR reduction method using correlation of input data sequence is proposed in order to overcome the serious drawbacks, such as necessity of side information transmission or increase of system complexity and calculation which are the basis of previous SLM, PTS and DSI method. A n...
In this paper, a new PAPR reduction method using correlation of input data sequence is proposed in order to overcome the serious drawbacks, such as necessity of side information transmission or increase of system complexity and calculation which are the basis of previous SLM, PTS and DSI method. A new PAPR reduction method can be classified into Method 1 and Method 2. Method 1 reduces the correlation between the smallest sub-sequence and neighbor smallest sub-sequence. And, to consider the own correlation in detail, the Method 2 reduces two case of correlation between neighbor smallest sub-sequences and neighbor largest sub-sequences. According to simulation result, Method 1 and Method 2 has about 0.5 $\~$ O.8 dB and 1 $\~$ l.2 dB PAPR reduction effect respectively. If more detailed process to reduce the correlation of input data sequence is considered, we can achieve better PAPR reduction performance.
In this paper, a new PAPR reduction method using correlation of input data sequence is proposed in order to overcome the serious drawbacks, such as necessity of side information transmission or increase of system complexity and calculation which are the basis of previous SLM, PTS and DSI method. A new PAPR reduction method can be classified into Method 1 and Method 2. Method 1 reduces the correlation between the smallest sub-sequence and neighbor smallest sub-sequence. And, to consider the own correlation in detail, the Method 2 reduces two case of correlation between neighbor smallest sub-sequences and neighbor largest sub-sequences. According to simulation result, Method 1 and Method 2 has about 0.5 $\~$ O.8 dB and 1 $\~$ l.2 dB PAPR reduction effect respectively. If more detailed process to reduce the correlation of input data sequence is considered, we can achieve better PAPR reduction performance.
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